KI-Forschung zu Reinforcement Learning
Wissenschaftspreis Logistik 2024 verliehen
Der Wissenschaftspreis Logistik 2024 geht an Junior-Professor Dr.-Ing. Sebastian Lang: Nach einer Präsentation der vier Finalisten auf der BVL Supply Chain CX in Berlin am Mittwoch kürte die Jury seine Arbeit zum Sieger. Die Verleihung erfolgte am Donnerstag ebenfalls im Rahmen der Veranstaltung. Der Award ist mit 5.000 Euro dotiert und wird in diesem Jahr gefördert von Hellmann Worldwide Logistics.
Jun.-Prof. Dr.-Ing. Sebastian Lang betrachtet in seiner Dissertation einen wichtigen Bereich der Künstlichen Intelligenz im Hinblick auf die Berechnung von Produktionsablaufplänen. Dabei nutzt er Methoden des so genannten „Reinforcement Learning“ (RL), also des bestärkenden Lernens. Dieses erlaubt es, eine Software mittels Trial-and-Error so zu trainieren, dass diese im Anschluss Produktionsablaufentscheidungen in Echtzeit berechnen kann.
RL-Anwendungen: Besonders geeignet für anspruchsvolle Ablaufplanung
Der Unterschied zu etablierten Verfahren ist, dass nicht nach Trainingslabeln, sondern durch Versuch und Irrtum trainiert wird. Aus dem Feedback ziehen RL-Anwendungen langfristig die richtigen Schlüsse und entwickeln Schritt für Schritt die richtige Planungs- und Steuerungsstrategie. Das bestärkende Lernen eignet sich im besonderen Maße für die sehr anspruchsvolle Ablaufplanung in hochvolatilen, komplexen oder störanfälligen Produktionsumgebungen.
Konkretes Ergebnis der Dissertation von Sebastian Lang ist ein Vorgehensmodell, wie Verfahren des Reinforcement Learning für die Produktionsablaufplanung zu entwickeln, zu integrieren und anzuwenden sind. Die Bewerbung von Sebastian Lang wurde von seinem Doktorvater, Prof. Dr.-Ing. habil. Michael Schenk vorgeschlagen (ehemals Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg).
Für die Jury formulierte Prof. Dr. Dr. h. c. Wolfgang Kersten: „Die besondere wissenschaftliche Leistung von Sebastian Lang wird auch dadurch unterstrichen, dass seine Forschungsergebnisse bereits sehr umfangreich publiziert werden konnten. Die untersuchten realen Anwendungsfälle verdeutlichen zudem die enorm hohe praktische Relevanz seiner Forschung. Begeistert hat die Jury zudem, dass der Preisträger die hochkomplexen wissenschaftlichen Zusammenhänge seiner Dissertation auch für Praktiker gut verständlich erklären konnte.“
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